{"id":2043,"date":"2021-05-28T12:48:10","date_gmt":"2021-05-28T12:48:10","guid":{"rendered":"https:\/\/apachedigital.io\/?post_type=insight&#038;p=2043"},"modified":"2022-03-25T07:46:56","modified_gmt":"2022-03-25T07:46:56","slug":"como-havaianas-activa-sus-datos-que-el-conocimiento-de-tus-clientes-no-te-pille-descalzo","status":"publish","type":"insight","link":"https:\/\/apachedigital.io\/en\/insight\/como-havaianas-activa-sus-datos-que-el-conocimiento-de-tus-clientes-no-te-pille-descalzo\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo Havaianas activa sus datos: que el conocimiento de tus clientes no te pille descalzo"},"content":{"rendered":"\n<p>Desde Apache, estamos trabajando junto a Havaianas en un proyecto para generar aprendizajes basados en los datos de sus clientes y activarlos para vender m\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n<p>Si quieres saber c\u00f3mo lo estamos haciendo, no te pierdas la ponencia que di\u00f3 nuestro CEO &amp; Founder, Jes\u00fas Moradillo, junto a Javier Gurney de Havaianas, en el <a href=\"https:\/\/www.des-madrid.com\/es\/\">Digital Enterprise Show<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed-youtube wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"C\u00f3mo Havaianas activa sus datos: que el conocimiento de tus clientes no te pille descalzo.\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/T4lrkWCplYs?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n\n\n<h2>Introducci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<p>En la mayor parte de las empresas, la configuraci\u00f3n de la estructura interna hace que se trabaje en silos, con distintas agencias, distintos datos, pero al final, el cliente es el mismo. Esta es la raz\u00f3n por la que Havainas empez\u00f3 a trabajar con Apache hace unos meses, para tener una \u00fanica visi\u00f3n del cliente y generar y activar conocimiento basado en los datos de estos.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Estamos todos de acuerdo que durante el proceso de aceleraci\u00f3n digital de los \u00faltimos meses el cliente se ha vuelto m\u00e1s exigente, no solo en cuanto a <strong>producto<\/strong> sino sobre todo a <strong>experiencia<\/strong>. En esta \u00e9poca posmoderna la realidad se construye en base a experiencia y narrativa. Esto que puede parecer muy conceptual es muy importante de entender. Es la base sobre la que se construyen las marcas, sobre el relato que se construye en base a experiencias compartidas entre los usuarios. Las marcas que lo entienden y lo utilizan son las m\u00e1s fuertes porque eso repercute directamente en la cuenta de resultados de todos los que estamos aqu\u00ed. Y a trav\u00e9s del uso de los datos podemos crear experiencias relevantes.<\/p>\n\n\n\n<p>Por eso es muy importante adelantarnos a las necesidades de los consumidores, para no llegar tarde y proveer una experiencia memorable que repercuta en su percepci\u00f3n e incremente las ventas de forma sostenible. S\u00f3lo a trav\u00e9s de estas experiencias personalizadas es c\u00f3mo podremos crear ventajas competitivas digitales basadas en datos y duraderas. Y este trabajo se debe apalancar el uso de datos y de las tecnolog\u00edas exponenciales. Pero hay un problema\u2026<\/p>\n\n\n\n<p>El customer journey se est\u00e1 volviendo cada vez m\u00e1s complicado, la gente est\u00e1 cambiando la forma de comprar y este cambio se ha acelerado en el \u00faltimo a\u00f1o. Lo hemos visto en la evoluci\u00f3n de las tendencias de b\u00fasqueda, pero lo estamos viendo cada vez m\u00e1s en el impacto por ejemplo de las opiniones de terceros que llegan a influir m\u00e1s que la comunicaci\u00f3n de la marca. El usuario se ha convertido en consumidor social. Esto supone un reto porque la tecnolog\u00eda que muchas marcas est\u00e1n utilizando no les permite medir de forma correcta ese journey, conocer las preferencias reales de sus clientes y no son capaces de poder generar un impacto real en la cuenta de resultados con toda la inversi\u00f3n que hacen en tecnolog\u00eda.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter\"><img src=\"https:\/\/lh6.googleusercontent.com\/zTQs45wkv8DePCb-vOq7bV9Q-XullBG5RFTObGeqN10OunNcaEns74uesAMerfKJthh8x_T87xp6ezcjzQglR79P8i_6CwhFSJtbtif3PhLZwqxvoIuUruNB3S2EMwm-pi5eX2eYvOg\" alt=\"\"\/><figcaption>The Messy Middle of Purchase Behavior &#8211; Google<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n\n\n<h2>Los problemas de las empresas<\/h2>\n\n\n\n<p>Tradicionalmente hemos visto 2 factores que han generado una desconexi\u00f3n de informaci\u00f3n dentro de las organizaciones: por un lado la configuraci\u00f3n <strong>pol\u00edtica<\/strong> o de luchas internas dentros de las empresas y, por otro, que muchas han querido <strong>correr antes de aprender a andar<\/strong> sin tener un plan sostenible de evoluci\u00f3n en el uso de los datos. Y al trabajar los datos en silos inconexos impiden a los estrategas o a los equipo de marketing acompa\u00f1ar al cliente a lo largo de su relaci\u00f3n real con la marca. No hay <strong>puentes eficaces<\/strong> entre por ejemplo la elaboraci\u00f3n de mensajes de comunicaci\u00f3n y la informaci\u00f3n de ventas o no hay capacidad de ajustar las inversiones en las fases tempranas del funnel por la incapacidad de predecir el <strong>valor futuro<\/strong> de un usuario.<\/p>\n\n\n\n<p>Necesitamos datos integrados para poder tomar decisiones de forma r\u00e1pida. Y esto requiere un cambio de cultura corporativa. Hay que crear culturas innovadoras con \u00e1reas conectadas, basadas en la experimentaci\u00f3n y en la prueba de nuevas tecnolog\u00edas como el machine learning, la automatizaci\u00f3n y las soluciones escalables en la nube.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n\n\n<h2>Curva de madurez digital<\/h2>\n\n\n\n<p>Tenemos que tener un plan evolutivo bien trazado. Es importante <strong>situar nuestra compa\u00f1\u00eda en esta escala<\/strong> para conocer los siguientes pasos que debemos abordar. Nos encontramos en muchas ocasiones con compa\u00f1\u00edas que por querer correr se han saltado pasos y eso ha generado un <strong>cementerio de elefantes<\/strong> de tecnolog\u00edas car\u00edsimas, inconexas y sin equipo capaz de explotarlas. Siguiendo un flujo de trabajo ordenado podemos generar una curva exponencial de aprendizaje e impacto permanente en el negocio.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter size-large\"><img loading=\"lazy\" width=\"1024\" height=\"396\" src=\"https:\/\/apachedigital.io\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/Captura-de-pantalla-2021-06-02-a-las-20.06.47-1024x396.png\" alt=\"curva de madurez digital\" class=\"wp-image-2064\" srcset=\"https:\/\/apachedigital.io\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/Captura-de-pantalla-2021-06-02-a-las-20.06.47-1024x396.png 1024w, https:\/\/apachedigital.io\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/Captura-de-pantalla-2021-06-02-a-las-20.06.47-300x116.png 300w, https:\/\/apachedigital.io\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/Captura-de-pantalla-2021-06-02-a-las-20.06.47-768x297.png 768w, https:\/\/apachedigital.io\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/Captura-de-pantalla-2021-06-02-a-las-20.06.47.png 1239w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption>Boston Consulting Group &amp; Google. Data-Driven Marketing assessment 2017<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>Seg\u00fan el estudio que ha realizado Boston Consulting Group con Google, las marcas que han <strong>alcanzado un nivel de madurez \u201cmultimomento\u201d<\/strong> han reportado ahorros de costes de hasta el 30% e incrementos del revenue de hasta el 20%. Pero adem\u00e1s, las que desplegaban tecnolog\u00edas de machine learning con <strong>supervisi\u00f3n humana<\/strong> experta encontraban mejoras de resultados en el performance de sus campa\u00f1as de otro 15% adicional. Es desde luego una <strong>ventaja competitiva<\/strong> que permite a las marcas invertir mejor, generar experiencias m\u00e1s positivas con sus clientes, crecer m\u00e1s r\u00e1pido y ser m\u00e1s rentables que sus competidores.<\/p>\n\n\n\n<p>La mayor parte de las marcas <strong>no han alcanzado<\/strong> el grado de madurez completo. El mercado se encuentra en una fase de madurez media, estando el 90% en fases intermedias. Vemos que hay una <strong>intenci\u00f3n por escalar <\/strong>en esta curva de madurez digital, pero la curva se vuelve m\u00e1s empinada seg\u00fan avanza, incrementando la dificultad de alcanzar al siguiente nivel.<\/p>\n\n\n\n<ul><li>83% no puede unir datos a trav\u00e9s de diferentes touchpoints<\/li><li>68% no utiliza automatizaciones, solo procesos manuales<\/li><li>78% no son capaces de atribuir valor a cada touchpoint&nbsp;<\/li><li>80% sufren de descoordinaci\u00f3n entre \u00e1reas funcionales&nbsp;<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Estos son los 6 elementos que permiten a las compa\u00f1\u00edas navegar y ascender por la curva de madurez digital, medir los journeys, atraer a los clientes a trav\u00e9s de m\u00faltiples canales y momentos, y desarrollar relaciones e interacciones personalizadas. Es decir, construir una experiencia memorable.<\/p>\n\n\n\n<p>T\u00e9cnicos:<\/p>\n\n\n\n<ul><li>datos conectados<\/li><li>automatizaci\u00f3n y tecnolog\u00eda integrada<\/li><li>medici\u00f3n accionable<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Humanos y organizacionales:<\/p>\n\n\n\n<ul><li>partnership estrat\u00e9gicos<\/li><li>Especialistas con habilidades t\u00e9cnicas<\/li><li>Equipos de trabajo \u00e1giles con cultura de fallar r\u00e1pido y barato<\/li><\/ul>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n\n\n<h2>GMP y Google Cloud<\/h2>\n\n\n\n<p>Una vez que tenemos claro el contexto y la necesidad vamos a abordar la forma de hacerlo realidad. Y vamos a poner el ejemplo para ilustrarlo el modelo que estamos usando con Havaianas donde combinamos todas las fuentes de informaci\u00f3n con un fin de activaci\u00f3n y de eficacia publicitaria.<br><\/p>\n\n\n\n<p>Puedes aprovechar la potencia de machine learning e inteligencia artificial que corre bajo los servicios del motor de b\u00fasquedas de Google, Waymo, Google m\u00e1s y muchos otros.<br><\/p>\n\n\n\n<ul><li><strong>Sistema abierto: <\/strong>puedes incorporar cualquier fuente de datos de cualquier sistema: publicidad, analytics, email marketing, CRM, datos transaccionales del ERP o de la pasarela de pago, incluso ventas offline y cualquier fuente a la que tengamos acceso y nos ayude a tomar mejores decisiones. BigQuery soporta integraciones con m\u00e1s de 300 fuentes de datos<\/li><\/ul>\n\n\n\n<ul><li><strong>Soporta datos de todo el journey:<\/strong> en cualquier fase que puedas recoger datos puedes integrarlo, transformalos y limpiarlos, analizarlos, visualizarlos de forma r\u00e1pida y sencilla, y lo m\u00e1s importante activarlos para mejorar los resultados de las campa\u00f1as.<\/li><li><strong>Utiliza la potencia del machine learning de Google: <\/strong>es la misma tecnolog\u00eda que usa Google para su motor de b\u00fasqueda, o servicios como Google Maps y nosotros la utilizamos para podr\u00e1s encontrar insights de los clientes y mejorar su experiencia. Por ejemplo conectamos el CRM y las transacciones con los datos de navegaci\u00f3n para predecir el valor de un nuevo cliente<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>En el ejemplo de la <strong>arquitectura de datos en Google Cloud<\/strong> que estamos construyendo con Havaianas, integramos tanto datos publicitarios de <strong>GMP<\/strong> como <strong>first party<\/strong> que extraemos de diferentes fuentes de datos (como el CRM) para crear un <strong>CDP<\/strong> que nos ayude en tres l\u00edneas:&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul><li>hacer accesible el dato para facilitar la <strong>toma de decisiones<\/strong><\/li><li>ser m\u00e1s <strong>eficaces<\/strong> a nivel publicitario con t\u00e9cnicas de automatizaci\u00f3n y machine learning<\/li><li>y, lo m\u00e1s importante, mejorar su <strong>rentabilidad<\/strong>.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter size-large\"><img loading=\"lazy\" width=\"1024\" height=\"639\" src=\"https:\/\/apachedigital.io\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Captura-de-pantalla-2021-06-02-a-las-20.09.58-1024x639.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2066\" srcset=\"https:\/\/apachedigital.io\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Captura-de-pantalla-2021-06-02-a-las-20.09.58-1024x639.png 1024w, https:\/\/apachedigital.io\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Captura-de-pantalla-2021-06-02-a-las-20.09.58-300x187.png 300w, https:\/\/apachedigital.io\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Captura-de-pantalla-2021-06-02-a-las-20.09.58-768x479.png 768w, https:\/\/apachedigital.io\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Captura-de-pantalla-2021-06-02-a-las-20.09.58.png 1101w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption>Ejemplo de arquitectura de datos<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n<p>Los pilares sobre los que vamos a crear ventajas competitivas son 3: entender a los clientes, crear mejores experiencias para ellos basado en ese conocimiento y predecir comportamientos futuros para optimizar las inversiones.<\/p>\n\n\n\n<h3>Caso de uso 1. Conocemos c\u00f3mo se comporta el cliente<\/h3>\n\n\n\n<p>Es com\u00fan que los usuarios entren motivados por un anuncio y acaben comprando otro producto diferente al que vieron. En el caso de Havaianas por ejemplo en familias con ni\u00f1os, donde la madre o el padre pueden entrar motivados por una imagen lifestyle para adultos y acaban comprando productos para los ni\u00f1os. A trav\u00e9s de la combinaci\u00f3n de las audiencias publicitarias, las creatividades y los datos transaccionales podemos utilizar la potencia de machine learning de Google para impactar a los usuarios con los productos adecuados, mejorar el ratio de conversi\u00f3n y mejorar el retorno. Os acord\u00e1is del t\u00f3pico de que en los supermercados se vend\u00edan las cervezas con los pa\u00f1ales?<\/p>\n\n\n\n<h3>Caso de uso 2. Segmentaci\u00f3n: crear audiencias a escala<\/h3>\n\n\n\n<p>Es fundamental automatizar la creaci\u00f3n de audiencias seg\u00fan su comportamiento. La clave es que estas audiencias est\u00e1n integradas en las plataformas publicitarias para que cada uno le hagamos llegar el mensaje adecuado de forma autom\u00e1tica. En nuestro caso combinamos la experiencia del equipo de estrategia para la creaci\u00f3n de perfiles de buyer persona que tienen su paralelo en los clusters de datos que creamos en base al comportamiento. Un ejemplo b\u00e1sico es integrar en Big Query las audiencias de analytics que utilizan o navegan por secciones de promociones para crear un segmento publicitario con ellos con mensajes y promociones personalizadas.<\/p>\n\n\n\n<h3>Caso de uso 3. Predecir si los clientes van a comprar en el futuro.<\/h3>\n\n\n\n<p>Utilizamos modelos de propensi\u00f3n de compra para predecir las acciones futuras de un usuario. En estos modelos se examinan multitud de variables independientes para predecir acciones futuras como las compras. Con esta t\u00e9cnica creamos audiencias de clientes con gran probabilidad de compra, ajustando el bidding a su propensi\u00f3n, excluyendo los usuarios con baja propensi\u00f3n y reduciendo los costes de adquisici\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<h3>Caso de uso 4. Predecir el LTV para optimizar el cross-selling<\/h3>\n\n\n\n<p>El objetivo de los trabajos de modelado del Lifetime Value&nbsp; es predecir que clientes tendr\u00e1n el mayor valor a lo largo de su relaci\u00f3n con la marca, no s\u00f3lo en su primera compra o en compras aisladas. Cuando puedes identificar qu\u00e9 segmentos de tus clientes tendr\u00e1n un mayor impacto a largo plazo en el negocio podr\u00e1s balancear esfuerzos para mantener con ellos una relaci\u00f3n especial. Ya sea a trav\u00e9s del propio site, de los canales publicitarios o de marketing directo.<\/p>\n\n\n\n<p>Al tener integrados en Big Query (un mismo punto) los datos del off y del on, podemos automatizar la creaci\u00f3n de audiencias e integrarlas directamente con la plataformas de compra como DV360 o Search Ads. Haciendo uso de la inteligencia artificial de Google podemos segmentar a aquellos clientes que van a tener un mayor Lifetime Value, manteniendo la relaci\u00f3n con ellos con acciones personalizadas como descuentos en su segunda compra.&nbsp; . De esta forma incrementamos la frecuencia de compra, centr\u00e1ndonos sobre aquellos que tienen m\u00e1s probabilidad de repetir y optimizando nuestra inversi\u00f3n publicitaria.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator\"\/>\n\n\n\n<h2>En resumen.<\/h2>\n\n\n\n<p>Si integras tus datos y activas los aprendizajes con automatismos y machine learning vas a poder crear ventajas competitivas digitales. Esto es una bola de nieve que se retroalimenta a largo plazo y construye muros defensivos.<\/p>\n\n\n\n<p>Los pasos para poder hacerlo bien son:<\/p>\n\n\n\n<ol><li>Crea tu roadmap tecnol\u00f3gico y de datos<\/li><li>Invierte en tu first party data<\/li><li>Mueve los datos a BigQuery<\/li><li>Utiliza el poder del machine learning en Google Cloud<\/li><li>Utiliza esos aprendizajes en GMP<\/li><li>Activa ese conocimiento<\/li><\/ol>\n\n\n\n<p>Est\u00e1 al alcance de la mano, solo necesitas apoyarte en el partner adecuado.<\/p>\n\n\n\n<p>Conocer el grado de madurez digital es clave para poder trazar tu plan. A trav\u00e9s de diferentes sesiones y workshops Apache nos ha guiado para identificar nuestro punto de partida y dise\u00f1ar el plan. Adem\u00e1s, la tecnolog\u00eda avanza muy r\u00e1pido por lo que es importante contar con los partners adecuados. Te invito a descubrir en qu\u00e9 punto est\u00e1s y qu\u00e9 impacto puede tener en tu cuenta de resultados que evolucionemos juntos.<\/p>\n\n\n\n<p>A trav\u00e9s de t\u00e9cnicas de design thinking nos gusta guiar a las marcas por su curva de madurez digital. Cont\u00e1ctanos y hagamos un workshop gratuito juntos para crear el roadmap de evoluci\u00f3n y de creaci\u00f3n de ventajas competitivas basadas en datos.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-button aligncenter\"><a class=\"wp-block-button__link has-text-color has-background\" href=\"https:\/\/apachedigital.io\/#contact-section\" style=\"background-color:#5200ff;color:#e1ff00;border-radius:21px\">Contactar al equipo de Apache<\/a><\/div>\n","protected":false},"author":17,"featured_media":1989,"template":"","category_insight":[61,57,58,56],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/apachedigital.io\/en\/wp-json\/wp\/v2\/insight\/2043"}],"collection":[{"href":"https:\/\/apachedigital.io\/en\/wp-json\/wp\/v2\/insight"}],"about":[{"href":"https:\/\/apachedigital.io\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/insight"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/apachedigital.io\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/17"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/apachedigital.io\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1989"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/apachedigital.io\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2043"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category_insight","embeddable":true,"href":"https:\/\/apachedigital.io\/en\/wp-json\/wp\/v2\/category_insight?post=2043"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}